基于改进的朴素贝叶斯文本分类研究

文本分类(Text Categorization,TC)指的是把一个自然语言文本,根据其主题归入到预先定义好的类别中的过程.文本分类是自然语言处理的一个基础性工作,也是近年来人们研究的热点话题.针对朴素贝叶斯算法在小样本集分类效果不高的原因进行了分析,对其进行了改进和调整,提出了基于改进的朴素贝叶斯文本分类方法,试验结果表明,该方法取得了更好的效果.     

基于文本聚类的LSI文本分类模型

文本自动分类是文本挖掘的基础,可广泛地应用于信息检索,web挖掘等领域.在分类前首先要将文本表示成计算机能处理的形式,提出了一种将隐含语义索引(LSI)与文本聚类相结合的中文文本自动分类的方法.在挖掘文本的语义信息,提高分类速度上均取得了较好的效果.通过实验验证了方法的有效性.     

CDMA的保密性能分析

手机窃密与保密已经成为人们日益关注的问题。文章从理论的角度对当前的CDMA手机通信保密机制进行了分析,提出了CDMA所采用的保密技术存在的不足,指出了CDMA要想达到完全保密,其理论依据是不充分的。     

基于识别反馈的粘连字符切分方法研究

字符切分是影响OCR系统识别的关键因素之一.对于中英文混排粘连字符图像,笔者提出了一种基于字符类别的识别反馈的字符切分方法.该方法结构简单,容易实现,实验结果表明该方法切分效果好.     

基于字符类别的识别反馈混排字符切分方法

字符切分是影响OCR系统识别的关键因素之一.对于中英文混排文档,提出了基于字符类别的识别反馈混排字符切分方法,利用字符特征分类判别出文档中的汉字类、英文、数字和标点符号类、部件类,对汉字类和部件类借助识别技术分别进行处理.该方法结构简单,客易实现,实验结果表明该方法切分效果好,字符类别判断准确.     

基于轮廓线搜索策略的搭接英文字符切分方法

字符切分是影响OCR系统识别的关键因素之一.对于英文搭接字符图像,笔者提出了一种基于轮廓线搜索策略的搭接英文字符切分方法.该方法结构简单,容易实现,实验结果表明该方法切分效果好.     

基于BP网络的字符识别系统设计

根据我国车辆牌照的特点,提出了基于BP神经网络识别算法。算法中将分类器分为汉字分类器,英文字母分类器,英文字母和数字混合分类器以及数字分类器四种,这种神经网络设计可以有效简化网络结构,提高识别精度和速度。由于标准BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点,对BP算法进行了改进。通过仿真实验,该字符识别系统具有较高的识别率,同时也具备了神经网络本身容错能力强,即鲁棒性好的特点。     

粘连搭接字符切分方法研究

字符切分是影响OCR系统识别的关键因素之一．对于中英文混排粘连搭接字符图像,提出了一种基于识别反馈的字符切分方法．该方法结构简单,容易实现,实验结果表明该方法有较好的切分效果．